TheảimãgenkếthợptrítuệnhântạogiúpchămsócsứckhỏengườiViệtchínhxáchơbxh thụy sĩo Giáo sư Roy Perlis (Trung tâm nghiên cứu gene của Đại học Y Khoa Harvard), có nhiều lợi ích trong việc ứng dụng di truyền học để cải thiện, chăm sóc sức khoẻ bệnh nhân. Việc ứng dụng giải mã gene vào điều trị bệnh sẽ giúp có phương pháp phòng ngừa bệnh hiệu quả.

Cũng theo dự đoán của vị chuyên gia này, việc chẩn đoán di truyền và liệu pháp điều trị bằng gene sẽ trở thành xu hướng chăm sóc sức khoẻ trong tương lai. Tuy nhiên để hiện thực hoá việc này, cần đến một công cụ khoa học tiên tiến, đó là trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn (Big Data).

Tính đến thời điểm này trí tuệ nhân tạo đã mang lại những kết quả đáng kể trong giải mã gene, như đưa ra các dự đoán liên quan đến nguy cơ bệnh tật dựa vào các biến dị mã hoá. Đây là những thông tin cực kì quan trọng trong việc thiết lập kế hoạch phòng ngừa bệnh tật.

Mặc dù việc ứng dụng giải mã gene vào điều trị bệnh mang lại nhiều hiệu quả cao nhưng theo ông David Strohm (Quỹ đầu tư Greylock), có một thách thức trong việc ứng dụng giải mã gene vào chăm sóc sức khoẻ ở thời điểm hiện tại là trong ngân hàng gene thế giới chưa có nhiều dữ liệu gene của người châu Á, do đó nhiều mô hình điều trị mô phỏng dành cho người châu Á vẫn chưa có độ chính xác nhất định.

Thêm vào đó, những rủi ro bệnh phát sinh từ những biến dị trong gene của người châu Á vẫn chưa được khám phá. Điều này khiến cho cơ sở dữ liệu và mô hình di truyền toàn cầu bị thiếu hụt đi phần dữ liệu, thông tin về di truyền của người Việt Nam nói riêng và người Đông Nam Á nói chung.

“Với sự thiếu hụt này “y học chính xác” khó có thể được áp dụng tại Việt Nam cũng như Đông Nam Á. Khi đó, chính các công trình nghiên cứu điều trị bệnh hay các hãng dược phẩm chế tạo thuốc cũng sẽ không dựa vào dữ liệu cho hệ gen của người Việt Nam và Đông Nam Á. Đây là thiệt thòi rất lớn về y học”, ông David Strohm nói.

TS. Cao Anh Tuấn, Giám đốc điều hành và nhà đồng sáng lập Công ty chuyên giải mã gene Genetica. Ảnh: Hán Hiển 

(责任编辑：Cúp C2)